《表7 实验结果对比：基于二模网络链路预测的合作者识别方法研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于二模网络链路预测的合作者识别方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了验证本文方法和分析结果的准确性，本文将二模网络链路预测合作者推荐方法与基于研究内容的TF-IDF方法进行对比。在TF-IDF方法中，构建了作者-关键词网络，根据本文预处理得到的1204个关键词在作者论文中出现的频率TF以及在所有论文中的逆文档率IDF，两者相乘构成了表示作者研究内容的向量；并利用余弦相似度得到作者之间研究内容的相似度，根据相似度排名来推荐合作者。本文将2008年1月1日—2017年12月31日的数据作为训练集，同时，下载2018年1月1日—2019年12月31日的论文数据作为测试集，保持训练集和测试集比例约为5∶1。其中2008—2017年共产生合作460次，2018—2019年共产生新合作68次。将基于2008—2017年的数据预测的合作结果与实际合作情况进行比较，对两种方法分别选取每位学者合作可能性前N名的潜在合作者来验证方法的有效性，对比结果如表7所示。